Nabil

  • Diagnoly déploie Fetoly sur iOS et étend son IA d’échographie prénatale à plus de 20 pays

    Une extension mobile dans la continuité du déploiement international

    Diagnoly annonce le lancement de Fetoly sur iOS. Ce qui marque une nouvelle étape dans sa stratégie d’expansion internationale. Déjà déployée dans plus de 20 pays, la solution vise à rendre l’assistance par IA en échographie prénatale accessible directement au lit du patient, grâce à une tablette.

    Cette évolution s’inscrit dans l’objectif de fournir aux professionnels de santé « un second regard expert en temps réel » au cours de l’examen.

    Cette annonce intervient dans le prolongement du partenariat récemment communiqué avec GE HealthCare. Elle permet aux obstétriciens, spécialistes de médecine fœtale et échographistes d’utiliser Fetoly directement sur iPad, en connexion avec leurs systèmes d’échographie existants, sans ajout de matériel ni mise à niveau technique.

    La dernière version gagne en précision et en rapidité d’analyse

    Fetoly fonctionne en local sur l’appareil, sans recours au cloud. Ce choix technique est fait pour répondre aux enjeux de confidentialité des données patients, mais aussi pour faciliter l’intégration dans les flux de travail cliniques.

    L’application analyse en continu le flux vidéo de l’échographie pendant l’examen. Elle vérifie l’exhaustivité des acquisitions en identifiant les structures anatomiques visualisées et signale des anomalies potentielles à partir de mesures automatisées. Le praticien conserve la responsabilité de l’interprétation et de la décision clinique. Ce positionnement s’inscrit dans un contexte où l’échographie fœtale reste une pratique fortement dépendante de l’opérateur, avec des variations liées à l’expérience et aux conditions d’exercice.

    • La version 2026.02.25 introduit plusieurs évolutions, dont une amélioration des performances en temps réel et une détection anatomique plus fiable.
    • Elle intègre également de nouveaux ratios automatisés pour faciliter le dépistage de pathologies telles que la ventriculomégalie, les anomalies du corps calleux et le retour veineux pulmonaire anormal total.

    Standardisation des pratiques

    La solution bénéficie d’une “adoption rapide”, et un niveau de satisfaction utilisateur “élevé”, lié à son apport en pratique clinique.

    En effet, l’approche proposée permet une intégration immédiate de l’IA dans les pratiques existantes, sans modification des équipements. L’objectif est de contribuer à la standardisation des examens, à la réduction de la variabilité inter-opérateurs.

    Fetoly est désormais disponible en téléchargement sur les principales plateformes applicatives.

  • Bpifrance a déployé 2,5 milliards d’euros dans la santé en 2025 et confirme 10 milliards d’ici fin 2030

     

    @Health & Tech Intelligence

    Une hausse de 40 % par rapport à 2024

    Dans un contexte de vieillissement de la population, de progression des maladies chroniques et de transformation du système de soins, la banque publique entend “accélérer l’émergence de champions français et européens”, “soutenir l’innovation sur l’ensemble de la chaîne de valeur” et “contribuer au renforcement de l’indépendance sanitaire de la France et de l’Europe”.

    Bpifrance indique avoir déjà déployé 2,5 milliards d’euros en faveur de la filière santé en 2025, contre 1,8 milliard en 2024, soit une hausse de 40 %. Plus de 3 200 bénéficiaires ont été financés et ou accompagnés, parmi lesquels des start-up, des PME, des ETI, des grands groupes, des académiques et des établissements hospitaliers.

    La banque souligne que cette mobilisation repose sur l’ensemble de ses métiers : financement de l’innovation, financement, garantie, investissement direct, export, fonds de fonds et conseil.

    Un milliard d’euros pour le financement de l’innovation

    Le financement de l’innovation représente à lui seul 1 milliard d’euros en 2025. Bpifrance précise que cette enveloppe couvre toutes les étapes de développement, de la preuve de concept à l’industrialisation. Trois priorités sectorielles sont mises en avant.

    • Les biothérapies et la bioproduction concentrent 535 millions d’euros, avec notamment le projet important d’intérêt européen commun porté par The Drug Cell et une dynamique autour des anticorps.
    • Les molécules chimiques représentent 185 millions d’euros, soutenues par le PIIEC d’EuroApi destiné à moderniser les procédés de production.
    • Les dispositifs médicaux, notamment numériques, totalisent 160 millions d’euros, avec des projets en robotique, en imagerie, en santé mentale, en prévention et dans des usages fondés sur l’intelligence artificielle et les données de santé.

    Dans le détail, Bpifrance mentionne aussi 65 millions d’euros pour les études de faisabilité, 800 millions d’euros pour les phases de R&D, 19 millions d’euros pour l’industrialisation, 28 millions d’euros pour l’accès au marché et 127 millions d’euros de prêts pour accélérer la croissance.

    878 millions d’euros investis en fonds propres

    Bpifrance a investi 878 millions d’euros en fonds propres en 2025, à travers 68 opérations, ce qui porte à 171 le nombre de participations en santé au 31 décembre 2025.

    143 millions d’euros investis en capital innovation

    Le métier du capital innovation a engagé 143 millions d’euros en 2025 dans les entreprises innovantes de la santé. Au sein des pôles Sciences de la Vie et Patient Autonome, 59 millions d’euros ont été investis, en hausse de 70 % par rapport à 2024, dans le cadre de 26 opérations dont 6 nouveaux investissements.

    Parmi les sociétés citées figurent ADCytherix, Arthex Biotech, EG427 et Fizimed pour l’équipe Patient Autonome du pôle Sciences de la Vie. Le fonds Large Venture a de son côté poursuivi son accélération dans la santé avec cinq investissements en 2025, dont Bioptimus, mais aussi ADCytherix et Arthex Biotech.

    735 millions d’euros sur des actifs plus matures en capital développement

    Avec 735 millions d’euros investis en 2025, le capital développement confirme le poids de la santé dans cette activité. Bpifrance met en avant la finalisation de l’investissement dans Opella, ainsi que les investissements dans Softway Medical, et DMS Group.

    Les équipes Mid Cap ont renforcé leur portefeuille avec Proteor, accompagné à la fois en dette privée et en fonds propres, Hublo, plateforme SaaS pour les établissements de santé, et Vitalaire, acteur des prestations de santé à domicile. Côté Small Cap, Bpifrance cite Dentalsoft dans les logiciels, Hemodia et Didactic dans la fabrication de matériel médical, ainsi que France Imagerie.

    Une année 2025 marquée par l’accompagnement de plus de 460 acteurs de santé

    L’activité de garantie reste stable à 230 millions d’euros de risque garanti en 2025, au bénéfice de 1 050 entreprises. Elle facilite l’accès au crédit dans les phases jugées les plus risquées.

    Sur le financement, 320 entreprises de santé ont bénéficié de crédits court ou moyen terme, souvent en cofinancement avec les banques de la place.

    L’activité fonds de fonds a souscrit 50 millions d’euros dans des fonds de santé en 2025, confirmant selon Bpifrance la dynamique de croissance des fonds d’investissement privés français. La banque rappelle toutefois que cette activité se lit souvent sur plusieurs exercices en raison du calendrier des levées de fonds.

    Sur le conseil, 466 clients santé ont été accompagnés en 2025. Bpifrance s’appuie pour cela sur des consultants référencés et sur plusieurs programmes d’accélération. L’Accélérateur Industries et technologies de Santé a lancé sa quatrième promotion, tandis que l’Accélérateur Prévention a ouvert une deuxième promotion. L’offre comprend aussi Access Europe, pour aider les entreprises à se positionner sur les financements européens, ainsi que Neo pour les start-up industrielles.

    Bpifrance présente une feuille de route organisée autour de quatre priorités.

    • La première porte sur le développement et la production de traitements médicaux.
    • La deuxième concerne l’accélération du numérique en santé et de l’intelligence artificielle.
    • La troisième est la promotion de la prévention.
    • La quatrième vise le soutien à la distribution et à l’accès aux soins sur l’ensemble du territoire.

    À travers ces axes, la banque poursuit quatre objectifs : faire émerger de futurs champions français et européens, renforcer une politique industrielle de santé, accélérer l’accès des patients à l’innovation et préserver la solidité du système de soins.

    Bpifrance et la prévention

    La banque y voit un levier de soutenabilité du système de santé, dans un modèle encore dominé par le curatif.

    Plusieurs outils ont été mis en avant. Le premier est le lancement du Fonds Prévention Numérique en santé, doté de 100 millions d’euros. Le deuxième est le financement de plus de 86 projets d’innovation en prévention en 2025. Le troisième est le déploiement du Challenge Prévention dans le cadre de France 2030. Et enfin, le lancement de la deuxième promotion de l’Accélérateur Prévention, opéré avec PariSanté Campus.

    Bpifrance met aussi en avant des actions déployées auprès de ses 4 500 collaborateurs, avec des dispositifs de prévention et des solutions en santé mentale. Elle présente cette démarche à la fois comme une politique interne et comme une manière d’expérimenter des usages et des modèles économiques.

    Un observatoire pour suivre les dynamiques du secteur

    Bpifrance a également annoncé le déploiement de l’Observatoire Santé, inscrit dans son Radar de l’innovation. Cet outil doit permettre de mieux documenter les tendances et les besoins émergents de la filière, à partir de données sur les start-up, les implantations, les levées de fonds, les investisseurs et l’évolution des entreprises.

    La banque y voit un instrument supplémentaire pour contribuer aux transformations en cours dans l’innovation en santé.

    Pour la période 2026-2030, Bpifrance confirme donc sa volonté de mobiliser 10 milliards d’euros dans le secteur de la santé.

    Cette enveloppe doit permettre d’accroître la capacité d’action de tous les métiers, de soutenir les programmes d’accélération, les investissements stratégiques, les filières industrielles, la prévention et la transformation numérique.

    Quelques temps forts depuis janvier 2025

    Parmi les événements marquants cités par Bpifrance figurent

    • la cession d’ImCheck Therapeutics, détenue par InnoBio 2 et Large Venture, à Ipsen,
    • le lancement du Fonds Prévention Numérique en santé,
    • le démarrage des accélérateurs Prévention #2 et Industries & technologies de Santé #4,
    • ainsi que le renforcement des liens avec l’AP-HP et le CHU de Bordeaux dans le cadre du plan Deeptech.

  • IA : le CNGE lance une offre EBiM avec abonnement dès 29 € par mois

    Le Collège national des généralistes enseignants (CNGE) lance une « offre structure » pour EBiM, son agent d’IA dédié aux médecins généralistes. Développé avec FASFOX et reposant sur la technologie Mistral AI, l’outil facilite l’accès à une information médicale validée en consultation.

    EBiM (Evidence Based artificial Intelligence Medicine) permet un accès rapide à des informations médicales actualisées, en provenance de sources sélectionnées pour leur pertinence en pratique clinique. Chaque réponse est accompagnée de ses références, avec un accès direct aux documents sources.

    L’outil intègre également une interface conçue pour un usage en consultation, une licence entreprise du chat Mistral AI et un accès à une communauté d’utilisateurs qui participe à son amélioration continue.

    Un socle fonctionnel centré sur la pratique clinique

    L’offre inclut l’ensemble des fonctionnalités de l’agent, avec un positionnement orienté vers l’usage en situation de soins :

    • Accès immédiat à des informations médicales validées et actualisées.
    • Sélection de sources documentaires adaptées à la pratique de terrain.
    • Transparence des sources avec citation systématique et accès direct aux documents.
    • Engagement sur la confidentialité des données, sans exploitation commerciale des requêtes.
    • Interface conçue pour un usage rapide en consultation.
    • Accès à une licence entreprise du chat Mistral AI.
    • Intégration dans une communauté d’utilisateurs contribuant à l’amélioration continue de l’outil.

    Cette structuration répond aux attentes exprimées dans la littérature récente sur les usages de l’IA en médecine, notamment en matière de transparence, de fiabilité et de contrôle par les professionnels.

    En parallèle, le CNGE met en ligne une nouvelle plateforme de souscription, conçue pour simplifier l’accès au service. Le parcours utilisateur a été rationalisé afin de permettre :

    • Une souscription en ligne en quelques étapes.
    • Un accès immédiat à l’outil va inscription.
    • Un accompagnement via un support dédié.

    Les tarifs préférentiels sont réservés aux professionnels affiliés aux structures du Collège de la Médecine Générale.

    Le tarif pour les internes est fixé à 29 € par mois, soit 348 € par an. L’offre prévoit des prix modulés selon le statut des professionnels.

    Au-delà de l’accès à l’outil, le CNGE mise sur une dynamique collective d’usage, avec un retour d’expérience pour faire évoluer les fonctionnalités.

  • Cancer du foie : un modèle d’IA entraîné sur 500 000 patients identifie les risques avec une haute précision

    Le carcinome hépatocellulaire, forme la plus fréquente de cancer du foie, reste principalement dépisté chez des patients considérés à haut risque, notamment ceux atteints de cirrhose ou de maladies hépatiques avancées. Cette approche ciblée laisse de côté une part importante des cas.

    Dans la cohorte analysée, issue de la UK Biobank, 69 % des 538 patients atteints de CHC ne présentaient pas de facteurs de risque identifiés, tels qu’une hépatite virale ou une cirrhose.

    L’étude*, publiée dans Cancer Discovery, montre que ces résultats soulignent les limites des stratégies actuelles : une partie des patients à risque échappe aux dispositifs classiques fondés sur l’imagerie et les biomarqueurs sanguins.

    Un modèle basé sur des données cliniques courantes

    Les chercheurs ont développé plusieurs modèles de machine learning, entraînés sur 80 % des données de la UK Biobank (500 000 participants), puis validés sur les 20 % restants. Une validation externe a ensuite été réalisée sur la base américaine All of Us (400 000 individus, dont 445 cas de CHC).

    Le modèle le plus performant, PRE-Screen-HCC (modèle C), intègre :

    • Données démographiques.
    • Habitudes de vie.
    • Dossiers médicaux électroniques.
    • Résultats d’analyses biologiques.

    Ce modèle permet de stratifier le risque de développer un cancer du foie à l’échelle populationnelle, avec un niveau de performance qualifié de “haut” par les auteurs.

    Pas de gain significatif avec les données “omics”

    Un des enseignements de l’étude concerne l’apport limité des données complexes. L’ajout d’informations génomiques ou métabolomiques n’améliore pas significativement les performances du modèle. Ce résultat suggère qu’un dépistage prédictif peut reposer sur des données déjà disponibles en routine clinique, sans recourir à des technologies coûteuses ou difficilement déployables à grande échelle.

    Pour les auteurs, cela renforce le potentiel d’implémentation dans des établissements de santé aux ressources limitées.

    Bien que majoritairement entraîné sur une population blanche, le modèle conserve ses performances dans des populations plus diversifiées, comme celles de la cohorte américaine All of Us.

    Ce point répond à une limite fréquente des modèles d’IA en santé, souvent critiqués pour leur manque de généralisation.

    Vers un dépistage populationnel élargi ?

    Le cancer du foie représente aujourd’hui :

    • Le 5e cancer le plus fréquent.
    • La 3e cause de mortalité liée au cancer.

    Sa prévalence continue d’augmenter, notamment en lien avec la progression des maladies hépatiques chroniques. Au-delà de la performance algorithmique, l’enjeu réside désormais dans l’intégration clinique : articulation avec les parcours de soins, définition de seuils d’intervention et validation en conditions réelles d’utilisation.

    *Machine learning predicts hepatocellular carcinoma risk from routine clinical data: a large population-based multicentric study

     

  • IA en santé : 9 actions pour structurer les politiques publiques (rapport OCDE)

    L’IA est déjà présente dans les systèmes de santé des pays membres de l’OCDE, mais son déploiement reste concentré sur des usages ciblés et peine à changer d’échelle.

    C’est le constat formulé par l’organisation dans son rapport Scaling Artificial Intelligence in Health, publié le 27 mars 2026. Le document souligne un décalage entre la diffusion de l’IA dans les tâches administratives, généralisée au niveau des pays de l’OCDE, et sa montée en charge dans les usages cliniques, encore limitée.

    L’OCDE indique ainsi que l’IA est utilisée dans l’administration dans tous les pays membres, tandis que le passage à une échelle nationale reste restreint pour certains cas d’usage, comme l’imagerie médicale, où il ne concernerait que 10 % des pays.

    La compétition ne porte plus sur l’innovation, mais sur la capacité des États à structurer et intégrer l’IA dans leur système de santé.

    Fragmentation des données et manque de supervision, les principaux freins à l’IA en santé

    Parmi les obstacles identifiés figurent des fondations de données fragmentées, des politiques et des pratiques non alignées, ainsi que des lacunes structurelles, réglementaires et de gouvernance qui compliquent la généralisation des outils.

    L’OCDE recense aussi des risques déjà documentés : biais liés aux données, enjeux de confidentialité et de cybersécurité, manque de transparence ou de supervision, mais aussi effets possibles sur l’emploi et dépersonnalisation de la prise en charge. Le rapport souligne toutefois qu’une absence d’action comporte elle aussi des risques, dans un contexte où les usages progressent malgré un cadre encore inégal selon les pays.

    Pour l’organisation, la diffusion de l’IA en santé suppose de concilier trois logiques : les dynamiques de marché, la culture du soin fondée sur le principe de ne pas nuire, et la capacité à atteindre l’ensemble de la population.

    Moins de 20 % des pays ont une stratégie nationale dédiée selon l’OCDE

    Le document recense plusieurs types d’initiatives engagées par les pays membres à l’interface entre IA et santé. Leur diffusion reste limitée.

    • Selon l’OCDE, 18 % des pays ont mis en place une stratégie ou un plan d’action à l’intersection de l’IA et de la santé. La même proportion a établi une instance de supervision de l’usage de l’IA en santé, ainsi qu’une approche nationale de type regulatory sandbox dédiée à ce champ.
    • 24 % des pays ont commencé à adapter leur approche nationale de l’évaluation des technologies de santé pour y intégrer l’IA. Seuls 11 % ont actualisé leurs règles nationales de commande publique pour tenir compte de ces outils. L’organisation indique aussi que 29 % des pays ont mis en place une approche nationale pour améliorer l’usage de l’IA au sein des professions de santé, tandis que 3 % seulement ont élaboré une législation nationale spécifique à l’IA en santé.

    Une checklist pour éviter les angles morts

    Pour aider à structurer les choix publics, l’OCDE a élaboré une “AI in Health Policy Checklist”. Cette grille vise à guider la décision et la priorisation. Le rapport précise qu’elle s’appuie sur les principes et cadres de l’OCDE sur l’IA, et qu’elle a été développée avec le “Global Digital Health Partnership“, la Coalition for Health AI et le groupe d’experts de l’OCDE sur l’IA en santé.

    Cette checklist sert de cadre de questionnement pour les décideurs publics, les technologues et les professionnels de santé impliqués dans la diffusion de l’IA.

    Le document mentionne, selon les sections, 43 questions dans son abstract et 42 questions dans son executive summary, réparties entre neuf catégories d’action. Dans les deux cas, l’objectif reste le même : couvrir l’ensemble des dimensions à traiter pour déployer l’IA à grande échelle.

    La checklist est organisée autour de quatre piliers

    La première porte sur les conditions de mise en œuvre. Il couvre les fondations de données, les dispositifs permettant d’assurer et de diffuser les solutions d’IA, ainsi que le renforcement des capacités.

    Sur le volet des données, le rapport rappelle qu’aucune solution d’IA ne peut fonctionner de manière satisfaisante sans jeux de données exploitables. L’OCDE insiste sur des données de santé trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables, selon les principes FAIR, mais aussi représentatives de la population tant pour les usages primaires que pour les usages analytiques. Parmi les pratiques mises en avant figure la création d’autorités nationales des données de santé, ou de structures de gouvernance équivalentes, afin d’assurer le respect du droit de la protection des données tout en facilitant l’usage de jeux de données sécurisés et de qualité.

    L’organisation souligne aussi le besoin de lignes directrices adaptées pour aider les industriels et les déployeurs à faire passer l’IA du stade pilote à un usage étendu. Elle cite notamment le développement de model cards, comme celles proposées par la Coalition for Health AI, pour documenter la conformité, la transparence et la responsabilité des solutions dans des contextes réels.

    Capacités humaines et infrastructure technique

    Toujours dans ce premier pilier, l’OCDE distingue la capacité humaine de la capacité technique.

    Sur le plan humain, elle juge indispensable de disposer d’une main-d’œuvre formée à l’IA pour soutenir l’adoption et l’usage durable de ces outils. Le rapport cite parmi les pratiques observées une planification anticipée et la montée en compétences des professionnels, aussi bien en première ligne que dans les fonctions de support.

    Sur le plan technique, le document insiste sur l’importance d’une infrastructure sécurisée, interopérable et adaptable : capacités de calcul, stockage des données, connectivité et intégration entre systèmes d’information de santé.

    Sans objectifs partagés ni indicateurs, difficile de piloter l’IA en santé

    Le deuxième pilier concerne les garde-fous. L’OCDE appelle d’abord à définir des objectifs communs, des stratégies partagées et des activités collectives afin de rendre plus cohérents le développement et l’implémentation de l’IA en santé. Le rapport mentionne l’élaboration de stratégies nationales prenant en compte les spécificités de l’IA dans les soins. Sept pays de l’OCDE en auraient déjà adopté une, tandis que plusieurs autres seraient en phase de développement.

    L’autre axe porte sur la supervision, la mesure et le suivi. Compte tenu de l’évolution rapide des technologies, l’organisation juge nécessaire de documenter à la fois les bénéfices attendus et les risques, afin d’optimiser les premiers tout en limitant les seconds.

    Parmi les pistes citées figure le développement d’indicateurs permettant d’évaluer l’efficacité clinique et l’impact économique de l’IA à grande échelle.

    Le troisième pilier porte sur l’engagement des parties prenantes

    Concernant le public, l’OCDE estime qu’il faut informer et associer les citoyens pour soutenir la confiance et renforcer leur participation dans les choix liés à l’IA en santé. Elle cite notamment les assemblées citoyennes comme format d’intégration de la voix du public, en prenant l’exemple de l’assemblée citoyenne française sur la santé numérique.

    Pour les professionnels de santé, le rapport rappelle que de nombreux outils d’IA concernent autant les personnels en contact avec les patients que les fonctions de back-office. Il met en avant l’intégration de formations à l’IA dans les cursus des professionnels de santé, comme en Corée.

    Enfin, vis-à-vis de l’industrie, l’OCDE appelle à des formes de collaboration actives et transparentes avec les pouvoirs publics pour soutenir la compréhension commune des outils, leur test, leur validation et leur intégration. Le NHS AI Lab au Royaume-Uni est cité parmi les dispositifs observés.

    Le quatrième pilier est celui du déploiement d’une IA digne de confiance. Le rapport considère que la confiance conditionne l’usage de l’IA en santé et qu’il faut maintenir l’humain, ainsi que la promotion de la santé, au centre des solutions mises sur le marché, tout en respectant l’exigence de ne pas nuire.

    Au-delà des dynamiques nationales, le rapport défend l’idée qu’une coopération multilatérale pourrait réduire une partie des freins actuels au changement d’échelle. L’OCDE estime qu’une reconnaissance commune est en train d’émerger

  • Data Challenge (DaT-Park) : 2 000 scintigraphies pour entraîner l’IA au diagnostic des syndromes parkinsoniens

    L’IA s’attaque aux 20 % de diagnostics incertains en Parkinson

    La Société Française de Médecine Nucléaire (SFMN), avec le soutien de la Plateforme des données de santé (PDS), s’apprête à lancer le Data Challenge DaT-Park, une compétition internationale dédiée à l’IA appliquée au diagnostic des syndromes parkinsoniens.

    Chaque année en France, plus de 20 000 examens DaT-scan sont réalisés dans près de 200 centres. Cet examen de médecine nucléaire mesure l’activité du transporteur de la dopamine cérébrale et permet de distinguer les syndromes parkinsoniens d’origine neurodégénérative.

    Dans les faits, environ un tiers des examens sont interprétés comme normaux, contre deux tiers jugés pathologiques.  Ces derniers confirment la nature neurodégénérative du trouble et orientent la prise en charge.

    Toutefois, près de 20 % des examens restent difficiles à interpréter, notamment dans les formes précoces ou atypiques, ce qui réduit le niveau de confiance diagnostique.

    Des algorithmes open source

    Le Data Challenge a pour objectif de répondre à cette limite, en développant des modèles capables de classifier automatiquement les examens cérébraux.

    Les participants (chercheurs, cliniciens et data scientists) auront accès à une base de données anonymisée regroupant plus de 2 000 scintigraphies explorant le transporteur de la dopamine (DaT), un biomarqueur central dans le diagnostic.

    L’objectif est de produire des algorithmes capables d’améliorer la précision et la reproductibilité de l’interprétation.

    Le concours prévoit une dotation totale de 25 000 €, répartie entre les trois meilleures équipes. En contrepartie, les modèles développés devront être publiés en open source, afin de favoriser leur diffusion et leur réutilisation.

    L’enjeu est de fiabiliser un examen déjà largement utilisé et d’aider les médecins à mieux distinguer les formes neurodégénératives, en particulier dans les cas précoces ou atypiques.

    Le projet a aussi un fort potentiel d’impact car il vise : une meilleure précision et reproductibilité des diagnostics, une standardisation des pratiques à grande échelle, et une diffusion rapide via l’open source

  • Allemagne : les DiGA s’imposent (+64 % d’usages) mais l’usage reste limité à 12,6 % des patients

    DiGA : une croissance de 64 % des usages entre 2024 et 2025

    Les DiGA (Digital Health Applications) sont des applications numériques prescrites par des professionnels de santé et remboursées en Allemagne, destinées à accompagner la prise en charge des patients en apportant un bénéfice clinique démontré.

    Cinq ans après leur introduction dans le système de santé allemand, les Digital Health Applications (DiGA) poursuivent leur montée en charge.

    Vieillissement démographique, pénurie de médecins et hausse des dépenses, les DiGA peuvent améliorer l’accès aux soins, soutenir l’adhésion thérapeutique et alléger les tâches standardisées des professionnels.

    Leur déploiement pourrait contribuer à près de 50 milliards d’euros d’économies d’ici 2045.

    Entre octobre 2020 et fin 2025, environ 1,6 million de codes d’activation ont été utilisés, dont près de 690 000 pour la seule année 2025. Au total, plus de 1,7 million de prises en charge ont été réalisées à la date de publication du rapport.

    Le volume d’utilisations a quasiment doublé en un an et affiche une progression de 64 % entre 2024 et 2025.

    En même temps, l’offre s’est stabilisée à un niveau élevé. Au 31 décembre 2025, 58 DiGA sont inscrites au répertoire du BfArM, dont 48 définitivement et 10 provisoirement.

    Près de 70 % des applications validées après le Fast-Track du BfArM

    Le dispositif repose sur un cadre réglementaire spécifique, avec le Fast-Track du BfArM, qui permet une inscription provisoire suivie d’une évaluation en conditions réelles. 34 des 50 applications provisoires ont obtenu une inscription définitive après leur année d’expérimentation, soit près de 70 % de succès

    Les applications doivent démontrer un bénéfice clinique, souvent via des essais randomisés pour les versions définitivement remboursées.

    Toutefois, on note une hétérogénéité des études (design, durée, critères), qui appelle à renforcer la comparabilité et le suivi à long terme.

    Une diffusion encore limitée dans la pratique

    Malgré la croissance des usages, l’adoption reste partielle. Certaines données montrent cet écart. 39,8 % des patients connaissent les DiGA, mais seulement 12,6 % les utilisent réellement

    Dans le même temps, les retours d’usage sont globalement positifs. Par exemple, dans un registre en rhumatologie, 51 % des utilisateurs déclarent une amélioration des symptômes, avec des résultats notables dans les troubles musculosquelettiques et la gestion du poids

    Un autre indicateur souligne les limites du parcours : une prescription sur cinq n’est pas suivie d’activation, pointant des frictions d’accès.

    Un durcissement réglementaire qui freine l’innovation

    L’année 2025 marque aussi un tournant réglementaire. Plusieurs évolutions ont été introduites :

    • Entrée en vigueur de la 2e modification de la DiGAV (février 2026).
    • Mise en place de la mesure d’efficacité en conditions réelles (AbEM).
    • Nouvelles exigences en matière de sécurité des données (TR-03161).

    Mais si ces mesures visent à renforcer la qualité et la transparence, le rapport souligne leurs effets : Augmentation de la complexité administrative, frein à l’arrivée de nouvelles applications (seulement 6 nouvelles DiGA en 2025) et risque de retrait d’acteurs existants.

    Quatre priorités pour la suite

    Le rapport identifie plusieurs leviers pour soutenir la trajectoire :

    • Simplifier l’accès via le e-prescription : Le modèle actuel est jugé trop complexe.
    • Repenser l’évaluation en vie réelle (AbEM) : L’objectif de transparence est reconnu, mais les modalités sont jugées disproportionnées au regard des bénéfices attendus.
    • Trouver un équilibre sur la sécurité des données : La certification imposée pourrait pénaliser les acteurs et les patients si elle n’est pas adaptée aux niveaux de risque.
    • Avancer vers une harmonisation européenne : Le cadre allemand est considéré comme une base pour une standardisation des remboursements en Europe.

    Le modèle allemand commence à s’exporter. À partir de juillet 2026, certaines applications seront remboursées en Suisse, notamment dans la prise en charge de la dépression.

    Le rapport dresse un bilan globalement positif : les DiGA se sont imposées comme une troisième modalité de prise en charge, aux côtés de l’ambulatoire et de l’hospitalier. Mais leur trajectoire dépend désormais de la capacité à réduire les frictions d’accès, stabiliser le cadre réglementaire, et améliorer la production de preuves.

    En creux, c’est le passage d’un modèle d’innovation rapide à un modèle industrialisé et régulé qui se joue.

    DiGA-Report 2025 – Spitzenverband Digitale Gesundheitsversorgung e.V. (SVDGV) 

  • Antidépresseurs : un outil d’IA réduit de 38 % les abandons précoces et améliore les scores cliniques à six mois

    Les antidépresseurs sont recommandés en première intention pour les dépressions modérées à sévères, mais leur efficacité dépend d’une prise minimale. Les effets indésirables précoces favorisent les arrêts prématurés, ce qui complique l’évaluation et l’ajustement des traitements. En pratique, prédire la molécule la plus adaptée à un patient demeure difficile.

    Dans ce contexte, le projet PETRUSHKA a développé un outil en ligne d’aide à la décision qui combine méthodes statistiques et apprentissage automatique.

    Il intègre des variables cliniques et sociodémographiques (âge, sexe, origine, tabagisme, sévérité, antécédents, comorbidités, anxiété, histoire de maltraitance) ainsi que les préférences du patient.

    L’interface propose au patient de sélectionner cinq effets indésirables à éviter, avec une estimation personnalisée des risques (par exemple 9 % à 26 % pour les céphalées, 8 % à 42 % pour la bouche sèche). Trois options thérapeutiques anonymisées sont ensuite présentées avec leurs profils de tolérance, le nom de la molécule n’étant révélé qu’après le choix.

    Un essai multicentrique randomisé

    17 % d’abandons avec IA contre 27 % en prise en charge standard

    L’évaluation a été conduite auprès de 520 adultes présentant un trouble dépressif caractérisé, dans 47 centres au Brésil, au Canada et au Royaume-Uni. Les participants ont été randomisés entre une prescription assistée par l’outil et une prise en charge habituelle.

    L’analyse finale a porté sur 493 patients. Le critère principal (arrêt du traitement à deux semaines, quelle qu’en soit la cause) est atteint avec 17 % d’abandons dans le groupe assisté, contre 27 % dans le groupe contrôle, soit une réduction relative de 38 %.

    Les arrêts prématurés (liés notamment aux effets indésirables) concernent 9 % des patients dans le groupe IA, contre 16 % en soins usuels, correspondant à une réduction du risque de 41 %.

    Amélioration des résultats cliniques à six mois

    Au suivi à six mois, les scores cliniques sont en faveur de la stratégie personnalisée :

    • Score de dépression PHQ-9 : 7,1 points avec l’outil contre 9,2 en prise en charge standard.
    • Score d’anxiété GAD-7 : 4,6 points contre 5,8.

    Globalement, le risque d’arrêt à huit semaines est réduit d’environ 40 % avec PETRUSHKA.

    Selon les auteurs, il s’agit du premier système d’aide à la décision partagée fondé sur des données probantes pour personnaliser le traitement antidépresseur. L’approche articule données cliniques et préférences patient dans un cadre opérationnel.

    Deux limites sont toutefois soulignées :

    • L’absence de double aveugle.
    • Et une proportion importante de données manquantes, qui restreignent la portée des conclusions.

    Ces résultats suggèrent qu’un outillage combinant IA et préférences patient peut modifier à la fois l’observance et les résultats cliniques en psychiatrie.

    *A Decision-Support System to Personalize Antidepressant Treatment in Major Depressive Disorder, A Randomized Clinical Trial

     

  • Asthme pédiatrique : la HAS ouvre la voie au remboursement de la thérapie numérique Joe

    La Commission nationale d’évaluation des dispositifs médicaux et des technologies de santé (CNEDiMTS) de la Haute Autorité de santé (HAS) a rendu, le 2 avril, un avis favorable à l’inscription au remboursement d’un dispositif médical numérique à visée thérapeutique.

    Il s’agit de la thérapie digitale Joe, développée par la société Ludocare, dans la prise en charge de l’asthme persistant chez l’enfant.

    Cet avis est une première en France pour une thérapie numérique, avec la reconnaissance d’un apport clinique par rapport à la prise en charge habituelle.

    La décision finale de remboursement reste suspendue à une validation du ministère chargé de la Santé et à la fixation du prix.

    Un dispositif centré sur l’observance et l’autonomie de l’enfant

    Joe associe un robot équipé d’un écran et une application mobile destinée aux parents. Le dispositif accompagne l’enfant dans la gestion quotidienne de son traitement de fond via des rappels, des contenus pédagogiques et des interactions ludiques. Les parents peuvent suivre en temps réel l’observance du traitement.

    Dans l’asthme pédiatrique, qui concerne entre 14 et 16 % des enfants en France, la prise en charge repose en partie sur l’éducation thérapeutique. Elle vise à prévenir les exacerbations et à limiter les hospitalisations. L’adhésion au traitement constitue un enjeu qui mobilise les professionnels de santé.

    Des données cliniques désormais jugées suffisantes

    Une première évaluation menée en 2025 dans le cadre du dispositif de prise en charge anticipée (PECAN) avait abouti à un avis défavorable, en l’absence de données permettant de conclure au caractère innovant du dispositif.

    Les nouvelles données transmises ont conduit la CNEDiMTS à revoir sa position. L’analyse montre que l’ajout de la thérapie digitale au traitement standard est supérieur au traitement standard seul chez les enfants âgés de 7 à 11 ans, traités depuis au moins trois mois et non éligibles aux biothérapies.

    Les résultats mettent en évidence une réduction des exacerbations dans cette tranche d’âge. En revanche, aucune supériorité n’a été démontrée chez les enfants de 4 à 7 ans.

    Sur la base de ces éléments, la CNEDiMTS a attribué à Joe un service attendu suffisant et une amélioration du service attendu mineure (niveau IV).

    L’indication retenue concerne exclusivement les enfants de 7 à 11 ans.

    La HAS conditionne toutefois cette inscription à la réalisation d’une étude en vie réelle sur 12 mois. Celle-ci devra documenter l’efficacité à long terme du dispositif, notamment sur :

    • Le nombre moyen d’exacerbations.
    • La réduction des traitements de fond.
    • L’observance thérapeutique.

    Le cas de Joe montre qu’un refus initial dans le cadre du PECAN n’exclut pas un accès ultérieur au remboursement en droit commun, sous réserve de production de données cliniques robustes.

  • Arrêts de travail : interdiction du second renouvellement en téléconsultation et encadrement renforcé des prescriptions en ligne

    L’interdiction du second renouvellement en télémédecine repose sur le fait qu’un “délai significatif” s’est écoulé depuis la prescription initiale. Dans ce contexte, le recours à un examen clinique en présentiel est considéré comme proportionné.

    Un durcissement du cadre de prescription

    L’article 12 bis A modifie l’article L. 6316-1 du code de la santé publique en introduisant deux restrictions relatives aux prescriptions réalisées dans le cadre de la télémédecine.

    • D’une part, il est désormais prévu que le second renouvellement d’un arrêt de travail ne puisse être délivré lors d’un acte de télémédecine. Cette mesure introduit une limite supplémentaire après un premier renouvellement, en imposant, au-delà, une évaluation médicale en présentiel.
    • D’autre part, les services de communication au public en ligne se voient interdire toute fourniture de prescriptions (qu’il s’agisse d’arrêts de travail, de produits de santé, de prestations ou d’actes) sans qu’un échange oral synchrone préalable ait eu lieu entre le professionnel de santé et le patient. Cet échange devra se dérouler soit par vidéotransmission, soit par téléphone.

    Cette évolution intervient dans un contexte de forte progression des dépenses liées aux arrêts de travail. Celles-ci ont atteint 16,6 milliards d’euros en 2024, soit une hausse de 60 % par rapport à 2010. Depuis cette date, les indemnités journalières augmentent en moyenne de 3,8 % par an.

    Cette trajectoire est jugée insuffisamment corrélée à des facteurs structurels tels que la croissance démographique ou l’évolution des salaires. Ce qui soulève des interrogations quant à la soutenabilité financière du système.

    Maintien de la téléconsultation courte (3 jours) pour pallier les déserts médicaux

    Le dispositif conserve une logique d’équilibre en tenant compte des contraintes d’accès aux soins, comme dans les zones avec une offre médicale insuffisante.

    Le droit actuel autorise déjà la prescription d’arrêts de travail en téléconsultation pour une durée limitée à trois jours, sauf impossibilité d’accès à une consultation présentielle. L’idée est de ne pas pénaliser les assurés qui résident dans ces territoires.

    Projet de loi relatif à la lutte contre les fraudes sociales et fiscales (no 2250) Amendement n°1076 – Assemblée nationale

    Compte rendu de la première séance du mardi 31 mars 2026 – Assemblée nationale